基于遥感测量的土地覆盖景观格局多尺度研究

学研究创新基于无人机遥感和GIS的地理空间格局分析研究刘欣（中航勘察设计研究院有限公司北京100098）摘　要：对传统村庄景观格局的准确检测和分析对于理解其社会文化环境和人与自然的关系起着关键作用。

由于人工调查费时、费力，且导出的数据往往主观、定性且单调，较难用于进一步的分析。

本文以北京某古村落为研究背景，探讨了基于无人机遥感和GIS的地理基本景观格局分析方法。

本文首先采用面向对象分析方法提取了该村庄的5个主要遗产景观元素；其次基于距离统计和聚类分析，揭示了目标景观的空间格局特征和分布差异。

关键词：G IS 无人机遥感多光谱影像空间格局分析中图分类号：P237文献标识码：A文章编号：1674-098X(2022)09(c)-0012-04 Research on Geospatial Pattern Analysis Based on UAVRemote Sensing and GISLIU Xin(AVIC Institute of Geotechnical Engineering Co., Ltd., Beijing, 100098 China)Abstract:The accurate detection and analysis of traditional village landscape pattern plays a key role in understand-ing its socio-cultural environment and the relationship between man and nature. Since manual investigation is time-consuming and laborious, and the derived data are often subjective, qualitative and monotonous, which is difficult tobe used for further analysis. This paper takes an ancient village in Beijing as the research background, and discusses the analysis method of landscape pattern based on UAV remote sensing and GIS. In this paper, five main heritage landscape elements of the village are extracted by using object-oriented analysis method, and then based on distance statistics and cluster analysis, the spatial pattern characteristics and distribution differences of the target landscape are revealed.Key Words: GIS; UAV remote sensing; Multispectral image; Spatial pattern analysis原始定居点是古代人类社会的基本地理单位，是根据特定的社会经济条件建立的。

多源遥感数据融合技术在景观生态中的应用研究随着人类社会的不断发展，城市的进一步扩张、工业化和农业化，使得生态环境受到越来越大的破坏，其中景观生态系统的破坏尤为严重。

因此，如何科学地研究景观生态系统的演变规律和空间格局，已经成为当今生态学等相关学科研究的热点和难点。

而多源遥感数据融合技术，作为一种有效的手段，已经开始在景观生态的应用中得到广泛关注。

一、多源遥感数据融合技术的基本概念多源遥感数据融合技术，指的是将不同分辨率、不同传感器、不同光谱段、不同角度等多种遥感数据进行整合和处理，以得到更加准确、全面、可靠的遥感信息的方法。

该技术可以有效地解决单一遥感数据在获取特定地物信息时存在的限制和误差，从而提高遥感数据的应用能力。

二、多源遥感数据融合技术在景观生态中的应用2.1 土地利用/覆盖分类土地利用/覆盖是影响景观生态格局的一个重要因素。

采用单一遥感数据进行土地利用/覆盖分类的精度往往较低，而多源遥感数据融合技术可以将不同的遥感数据进行综合利用，提高分类精度。

比如，宫崎等人(2002)采用多源遥感数据融合技术对美国肯萨斯州进行土地利用分类，分类精度从36%提高到了72%。

2.2 生物多样性监测生物多样性是完整生态系统的一个重要属性，而遥感数据可以提供大量的生物多样性相关指标。

多源遥感数据融合技术可以将不同的生物多样性指标进行整合和分析，得到更加全面、准确的生物多样性信息。

比如，Stylinski等(2016)采用多源遥感数据融合技术对美国科罗拉多州的橡树林进行生物多样性监测，得到了较为准确的生物多样性指标。

2.3 水资源管理水资源是景观生态系统发展中不可或缺的一部分。

多源遥感数据融合技术可以利用多种遥感数据，对水资源进行全面监测和分析。

比如，Hengl等人(2015)采用多源遥感数据融合技术对全球水资源进行了监测和评价，得出了较为准确的水资源分布和变化情况。

三、多源遥感数据融合技术存在的问题多源遥感数据融合技术虽然在景观生态的应用中具有较大的应用前景，但也存在一些问题。

土地利用动态遥感监测及其技术应用现状研究青海省地理空间技术及应用重点实验室青海西宁810001摘要：土地利用动态调查指对不同时段的土地使用信息进行对比研究,在其数量与规模上研究其动态变化性质和未来变化趋势。

遥感技术在信息收集上具备全方位、多时的、全天候的特征,在应用上则具备多源数据处理、多领域整合研究、多维动态监控及多用途的特征。

利用遥感技术能够获得较大范围的土地资源数据信息,在资源动态监控上也有着更广阔的发展前景。

关键词：土地利用；动态遥感监测；技术应用1土地利用动态监测内涵土地利用动态监测通过对比不同时相（至少2个时相）的土地利用数据，分析土地在空间、时间和数量上的动态变化特征以及未来发展趋势。

土地利用遥感动态监测是利用同一区域、不同时相的遥感图像之间的光谱特征差异分析和识别土地利用状态或变化，其本质是量化时序遥感图像的时域效果，即通过量化多源、多时相遥感图像的空间域、时间域、光谱域等耦合特征，识别土地利用变化的类型、位置及数量。

土地利用动态监测需要监测区域内的全部土地资源，分析和掌握各种土地利用种类的动态信息，包括空间分布、数量、质量等。

当前土地利用动态监测主要通过定期监测全国土地调查、土地利用/土地覆盖情况、耕地和建设用地等土地利用变化情况，对土地利用总体规划及年度用地计划的执行情况进行客观、直接、及时的检查。

土地利用动态监测的目的是核查每年全国土地变更调查的汇总成果，对违法或涉嫌违法的地区及其他特定目标进行快速监测，为违法用地查处及突发事件处理提供佐证和依据，为国家宏观决策提供科学、可靠的依据。

2监测内容国土利用遥感技术动态监控即通过监视全国范围内的所有用地资料,以掌握其土地利用类型数量、品质、空间分布情况等的动态信息。

土地利用通过遥感技术动态监控,重点是对农用地和城市建设用地等土地利用变动情况,实施准确、直接、客观的定期监控,及时监测我国土地利用总规划情况和年度用地规划落实情况,并重点核实我国年度用地变动情况调查汇总数据,为我国的宏观决策提供更为真实、精确的土地利用变化情况；对违法及疑似违法用地的区域范围及其他特定目标等变化状况实施更快速的日常监控,为违法用地查办和突发事件管控提供依据。

遥感图像一次多尺度分析与多维融合方法研究遥感技术的快速发展为地球观测提供了大量的高分辨率遥感图像数据，为地理信息系统和环境监测等领域提供了重要的数据支持。

然而，由于传感器的差异、观测条件的不同以及图像的大尺度多时相特点，遥感图像的分析和融合变得十分复杂和具有挑战性。

为了更好地利用遥感图像数据，在一次多尺度分析和多维融合方面的研究变得越来越重要。

一次多尺度分析技术是指对遥感图像进行不同尺度级别的分析，将图像的不同空间和时间特征进行提取和表达。

这种方法可以帮助我们从不同的尺度上了解地球表面的变化和特征。

在一次多尺度分析中，常用的方法包括基于像元的分析、基于对象的分析和基于场的分析。

基于像元的分析是指通过对遥感图像中的每个像素进行分析和处理来获取地物信息。

这种方法可以精确地获取每个像素的特征，但可能会忽略地物的上下文信息。

基于对象的分析则是将像素组成的对象作为分析的基本单位，通过提取对象的形状、纹理、颜色等特征来获取地物的分类和识别结果。

基于场的分析是指通过对遥感图像进行分割和分类，生成地理信息场来表示地物的空间分布和相互关系。

这种方法可以更好地利用图像的上下文信息，但对于大规模的遥感图像，计算成本较高。

多维融合方法在遥感图像分析中起到了至关重要的作用。

由于遥感图像融合能够提供更丰富的空间、光谱和时间信息，因此可以提高图像的分辨率和准确性。

常用的融合方法包括基于变换的融合和基于模型的融合。

基于变换的融合方法是通过对不同传感器获取的图像进行变换，将它们融合在一起。

常用的变换包括主成分分析、小波变换和非负矩阵分解等。

这些变换可以提取图像的不同特征，并进行加权融合，从而提高图像的质量和信息量。

基于模型的融合方法则是通过建立数学模型，将不同传感器获取的图像进行融合。

这种方法能够更好地利用图像的物理特性和统计信息，提供更准确的信息。

综上所述，遥感图像一次多尺度分析与多维融合方法的研究对于有效地利用遥感图像数据具有重要意义。

土地测量中多光谱和高光谱遥感的应用研究土地测量是地理信息科学领域中的重要分支，它通过测量和分析土地表面的各种要素来获取土地信息。

随着遥感技术的进步，多光谱和高光谱遥感成为土地测量中不可或缺的工具。

本文将探讨多光谱和高光谱遥感在土地测量中的应用研究。

首先，多光谱遥感是指利用卫星或飞机传感器获取地物表面反射和辐射信息的技术。

它可以分析土地覆盖类型、植被生长状况、土壤湿度等指标。

多光谱遥感是一种非常有效的土地测量方法，因为它能够获取大范围的数据，并提供连续监测能力。

例如，研究人员可以利用多光谱遥感数据来监测大规模农作物的生长情况，从而预测产量和采取相应的农业管理措施。

而高光谱遥感则比多光谱遥感更具有信息量。

高光谱遥感可以测量地物表面的数百个离散波段，这使得可以更加精确地分析土地特征。

例如，高光谱遥感可以用于矿产勘探，通过分析地物表面的光谱特征，识别出潜在的矿产资源。

此外，高光谱遥感还可用于植被变化监测、水质评估等领域。

除了上述应用之外，在土地环境保护方面，多光谱和高光谱遥感也发挥着重要作用。

例如，通过遥感技术可以检测土地利用/覆盖变化，评估土壤质量和植被健康状况，为土地资源的合理利用和保护提供决策支持。

在城市规划方面，多光谱和高光谱遥感可以用于提取城市建设用地、绿地覆盖率等信息，为城市规划提供科学依据。

此外，多光谱和高光谱遥感在灾害监测和应急响应中也发挥着重要作用。

例如，在地质灾害和自然灾害发生后，利用遥感技术可以快速提供受灾区域的高分辨率影像，判断灾害的规模和范围，为救援工作提供指导。

在林业防火方面，遥感技术可以检测林区火灾风险，提前采取预防措施，减少火灾的发生。

综上所述，多光谱和高光谱遥感在土地测量中具有广泛的应用前景。

它们不仅能够提供丰富的土地信息，还可以高效地获取大量数据，并支持土地资源的保护和管理决策。

随着遥感技术的不断发展，相信多光谱和高光谱遥感会在未来的土地测量中发挥越来越重要的作用。

为了更好地应用这些技术，还需要不断研发新的遥感仪器和数据处理算法，提高遥感数据的精度和时空分辨率，以满足土地测量的需求。

遥感技术与测绘技术在地貌与土地演化研究中的应用指南概述：地貌与土地演化研究是地理科学中的重要领域，它涉及了地球表面的形态变化、土地利用变化以及与自然环境的相互作用。

遥感技术和测绘技术作为地貌与土地演化研究的重要工具，广泛应用于地理学、地质学、生态学等相关学科。

本文将阐述遥感技术与测绘技术在地貌与土地演化研究中的应用指南，介绍相关技术的原理和方法，并探讨其在实践中关键问题和应用前景。

一、遥感技术在地貌与土地演化研究中的应用1. 地貌分析与识别：遥感图像可以提供高分辨率的地貌信息，通过对地表形态的解译和分析，可以识别出不同类型的地貌特征，如山脉、平原、河谷等。

遥感技术的高效与全面性使得地貌的空间分布和演化过程的研究更加方便和准确。

2. 土地利用与变化监测：遥感技术可以提供大范围土地利用信息，通过对不同时期的遥感影像进行比较和分析，可以揭示土地利用变化的规律和原因。

这对于研究人类活动对土地环境的影响以及土地演化过程具有重要意义。

3. 地貌演化研究：遥感技术结合年代学、地球物理学等方法，可以对地貌演化过程进行重建和模拟。

通过对表面演变和地壳运动的监测，可以研究地貌演化的机制和规律，如地震、火山活动等自然灾害对地形的影响。

二、测绘技术在地貌与土地演化研究中的应用1. 地形测量与地貌参数提取：测绘技术可以获取地面高程数据，如数字高程模型（DEM）。

通过对DEM进行分析和处理，可以提取地貌参数，如坡度、坡向、地形曲率等。

这些参数对于地貌分类、土壤侵蚀等研究具有重要作用。

2. 地壳运动监测：测绘技术可以通过制作地形图、地震监测等方法获取地壳运动的数据。

通过对地壳运动的监测和分析，可以研究地壳变形的规律及其与地貌演化的关系，如地震断层的活动与山脉隆升的关系。

3. 土地利用地籍调查：测绘技术的应用可以帮助对土地利用现状进行测绘和调查，确定土地界线和土地所有权，为土地规划和管理提供准确的基础数据。

这对于研究土地利用与土地利用变化的影响、土地利用转型等方面具有重要意义。

基于遥感技术的土地利用变化监测与生态环境评价研究摘要：本文基于遥感技术对土地利用变化进行了监测和评价，并分析了土地利用变化与生态环境的关系。

通过遥感数据获取和处理，采用土地利用变化监测方法和生态环境评价方法，得出了土地利用变化的时空分布特征和生态环境评价结果。

研究结果表明，土地利用变化对生态环境的影响较大，需要加强土地利用管理和生态环境保护。

最后，提出了相应的建议，以期为土地利用管理和生态环境保护提供参考。

关键词：遥感技术；土地利用；变化监测；生态环境评价；探究引言随着人口的增长和经济的发展，土地利用变化已成为全球性的问题。

土地利用变化对生态环境的影响日益显著，因此对土地利用变化进行监测和评价，对于制定合理的土地利用政策和保护生态环境具有重要意义。

遥感技术因其高效、快捷、全面的特点，成为土地利用变化监测和生态环境评价的重要手段。

一、研究方法1.1遥感数据获取和处理遥感数据获取和处理是指利用遥感技术获取地球表面信息，并对获取的数据进行处理和分析的过程。

具体步骤如下：（1）遥感数据获取：遥感数据获取主要有两种方式，一种是主动遥感，即利用雷达、激光等设备主动向地面发射信号，然后通过接收反射回来的信号来获取地面信息；另一种是被动遥感，即利用卫星、飞机等载体接收地面反射的电磁波信号来获取地面信息。

（2）遥感数据预处理：遥感数据预处理包括数据校正、大气校正、几何校正等步骤，目的是消除数据中的噪声和误差，使数据更加准确和可靠。

（3）遥感数据处理：遥感数据处理包括图像分类、特征提取、变化检测等步骤，目的是从遥感数据中提取出有用的信息，为后续分析和应用提供基础。

（4）遥感数据分析：遥感数据分析包括地表覆盖分类、土地利用变化分析、环境监测等步骤，目的是对地球表面进行定量分析和评估，为决策提供科学依据。

（5）遥感数据应用：遥感数据应用包括城市规划、资源管理、环境保护等领域，目的是利用遥感技术为社会和经济发展提供支持和服务[1]。

基于多尺度特征的多模态遥感影像配准算法研究随着航天技术的不断发展，卫星遥感影像成为了获取地球表面信息的重要手段。

然而，在进行分析和应用之前，对不同卫星传感器获取的多模态遥感影像进行配准是必要的。

影像配准是将不同影像进行几何对齐，以便对其进行比较分析的过程。

在实际应用中，由于多模态遥感影像存在不同的空间分辨率、光谱分布和几何形状等差异，传统的影像配准算法往往无法满足精确配准的要求。

基于多尺度特征的多模态遥感影像配准算法研究旨在解决这一问题。

该算法通过提取多尺度的特征信息，综合考虑了遥感影像的空间和光谱特征，实现了更精确的配准结果。

首先，该算法利用多尺度分析技术，将遥感影像分解为不同尺度的图像金字塔。

每个尺度的图像金字塔都包含了不同分辨率的图像，从而能够处理不同空间尺度下的特征。

通过对图像金字塔进行匹配，可以捕捉到遥感影像的多尺度特征。

其次，该算法使用光谱信息提取算法，对多模态遥感影像进行光谱特征分析。

光谱信息是遥感影像最重要的特征之一，通过对不同波段的光谱反射率进行分析，可以获取到影像的光谱分布特征。

利用光谱信息提取算法，可以准确地识别出影像中的特征点，并进行特征匹配。

最后，该算法采用改进的变换模型，将多尺度特征和光谱特征融合起来，实现高精度的影像配准。

改进的变换模型能够处理不同尺度和光谱分布下的几何变换关系，从而提高了配准的准确性和鲁棒性。

通过反复迭代，该算法可以逐步调整变换参数，使得每个特征点都能够得到更准确的匹配结果。

综上所述，基于多尺度特征的多模态遥感影像配准算法通过融合不同尺度和光谱特征，实现了对多模态遥感影像的精确配准。

该算法在实际应用中具有很高的实用性和适用性，可以广泛应用于地理信息系统、环境监测、农业遥感等领域。

未来，随着遥感技术的发展，该算法还可以通过引入更多特征和改进的算法，进一步提高遥感影像配准的精度和效率。

注：本文为生成文章，仅供参考综合分析，基于多尺度特征的多模态遥感影像配准算法通过融合不同尺度和光谱特征，实现了对多模态遥感影像的精确配准。

多源遥感技术在土地利用变化监测中的应用研究随着人口的增长和经济的发展，土地利用变化日益频繁。

土地利用变化可能带来生态环境的破坏、资源的浪费、社会的不稳定等一系列问题。

因此，对土地利用变化进行监测和研究，对于保持生态平衡、维护资源合理利用、推动可持续发展具有重要的意义。

而多源遥感技术具有广覆盖、高分辨率、短时间间隔等优点，在土地利用变化监测中的应用研究越来越重要。

一、多源遥感技术概述多源遥感技术是指利用多种遥感数据源（如卫星、飞机、激光雷达等）和多种遥感技术手段（如光学、微波、红外等）进行土地覆盖和利用变化的监测和研究，以获得较准确的土地利用信息，实现土地利用变化的检测。

多源遥感技术可以获得广泛的土地利用信息，包括土地变化、植被覆盖、水体变化、气候变化等，为土地利用规划、资源管理和环境保护提供决策支持。

二、多源遥感技术在土地利用变化监测中的应用2.1 土地变化检测土地利用变化监测最主要的应用是检测土地变化。

多源遥感技术可以通过遥感数据的多时相比对，分析土地利用变化的情况。

例如，可以通过比对两个时间段的遥感影像，判断土地利用的变化情况，如聚居区闢建情况，工业用地扩建情况等。

通过分析土地利用变化的类型和趋势等方面的信息，可以为政府制定土地利用规划、资源保护、生态建设等提供理论基础和决策参考。

2.2 植被覆盖变化监测多源遥感技术还可以用于植被覆盖的变化监测，如森林覆盖率、农田覆盖率等。

植被覆盖是评估生态环境气候状况、制定调控措施的一个指标，通过对植被覆盖变化进行分析，可以得到植被的生态失衡情况，为实施生态修复和环境保护方案提供基础依据。

2.3 水体变化监测多源遥感技术还可以用于水体变化监测。

遥感技术可以很好地获取水域信息图像，如河流、湖泊、水库、浅滩、沿海海域等水域范围的精确、快速、低成本的检测。

通过对水体的变化趋势进行分析，可以获得水资源的信息与区域变化，为制定水资源管理计划提供基础依据。

三、多源遥感技术的优缺点3.1 优点①覆盖广泛：遥感技术可以覆盖广泛地区，特别是对复杂、不便于野外实地进行调查的地区有着更大的优势。

雀儿山东坡土地覆盖及景观格局变化研究的开题报告一、选题背景和意义雀儿山是中国东北地区地理景观的代表性自然景观之一，位于吉林省长春市东南部，与长白山、白山、张广才山并列为吉林省四大山脉。

随着城市化进程的加快，雀儿山区域不断发生着土地利用变化，城市化、工业化以及旅游业的迅猛发展，都对雀儿山生态环境造成了一定程度的影响。

因此，对雀儿山土地覆盖和景观格局变化进行研究，具有重要的理论和实践意义。

二、研究目的和内容（1）研究雀儿山东坡土地覆盖变化特征、动态变化趋势和影响因素；（2）分析雀儿山东坡景观格局变化特征和动态变化趋势；（3）通过遥感与GIS技术，结合实地调查，研究雀儿山东坡土地利用变化与景观格局变化的关系；（4）探讨雀儿山东坡土地利用规划的可持续性与改进方向，提出保护雀儿山生态环境的对策和建议。

三、研究方法和技术路线（1）收集和整理雀儿山东坡历史地形图和卫星遥感影像资料，构建雀儿山土地覆盖和景观格局变化数据库；（2）基于土地利用变化和景观格局变化，采用Landscape Metrics指标体系，分析雀儿山东坡景观格局的变化特征和动态趋势；（3）结合地形、气候、人口等多种因素，分析影响雀儿山东坡土地利用和景观格局的主要因素；（4）结合实地调查，获取雀儿山东坡生态环境、经济社会发展和人口变化等数据，深入分析其与土地利用和景观格局变化的关系；（5）融合图像分析和空间分析技术，构建土地利用和景观格局变化的空间分析模型，并对雀儿山东坡的土地利用规划与管理提出对策和建议。

四、研究预期成果（1）揭示雀儿山东坡土地覆盖和景观格局变化的特征、动态趋势和影响因素；（2）提出保护雀儿山生态环境的对策和建议，为土地利用规划和生态环境管理提供科学依据；（3）发表相关学术论文，并报送各类科研成果奖项。

使用多光谱遥感技术进行土地覆盖分类与监测土地覆盖分类与监测是现代地质学和环境科学领域中的重要研究课题。

通过对土地覆盖进行分类与监测，可以了解土地利用状况、变化和趋势，为土地资源管理与规划提供科学依据。

多光谱遥感技术是一种常用的方法，它通过对地球表面的光谱反射与辐射特征进行监测与分析，可以提供大范围、高时空分辨率的土地覆盖数据。

多光谱遥感技术基于光谱反射原理，利用不同波段的电磁辐射与物质的相互作用，获取地表物质的光谱特征。

常见的多光谱遥感数据包括卫星影像和航空影像，其中卫星影像具有广覆盖区域和周期性观测优势，而航空影像则具有高分辨率和较高精度的特点。

土地覆盖分类是利用多光谱遥感数据对地表的不同土地覆盖类型进行划分和分类的过程。

一般来说，土地覆盖主要包括森林、耕地、草地、水域和建筑用地等类型。

在多光谱遥感数据处理过程中，可以利用不同波段的反射率和光谱特征，通过图像处理和分类算法，将不同土地覆盖类型标记出来。

常见的分类算法包括最大似然法、支持向量机和人工神经网络等，它们能够利用多光谱数据中的光谱信息，对不同类别进行区分。

土地覆盖监测是指通过多光谱遥感技术对土地覆盖的动态变化进行监测和分析的过程。

利用多光谱遥感数据，可以获取不同时间点的地表覆盖图像，通过对比和分析不同时间点的图像，可以了解土地覆盖的变化趋势。

土地覆盖监测可用于评估不同土地利用方式对生态环境的影响和评价，为土地资源管理和规划提供科学依据。

例如，通过监测耕地的变化，可以评估农业生产水平和粮食安全，通过监测森林覆盖的变化，可以评估生物多样性和生态系统功能。

多光谱遥感技术在土地覆盖分类与监测中的应用已经取得了显著成就。

通过对卫星和航空影像进行多时相的比对，可以精确地监测土地覆盖的变化，同时还可以提供土地利用类型的空间分布图。

这些数据为土地资源的保护与管理提供了科学依据。

尽管多光谱遥感技术在土地覆盖分类与监测中具有重要作用，但也面临一些挑战。

首先，遥感数据的获取和处理需要高技术水平和专业设备，这对于一般使用者来说可能存在一定难度。